Educational Status, Cancer Stage, and Survival in South India: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Lower socioeconomic status is associated with more advanced cancer at the time of cancer diagnosis. It is unknown whether this leads to inferior survival in low- and middle-income countries. Here, we explore the association between educational level and survival in South India. METHODS The Trivandrum Cancer Registry (3.3 million population) was used to identify all cases of breast and cervical cancer (women) and oral cavity (OC) and lung cancer (men) diagnosed during 2012-2014. Educational level was classified as illiterate/primary school, middle school, and secondary school and above. Survival was measured from date of diagnosis using the Kaplan-Meier method. Cox proportional hazards regression modeling was used to describe the associations among education, stage of cancer at diagnosis, and survival. RESULTS The study population included 3,640 patients with breast (n = 1,727), cervical (n = 425), OC (n = 702), and lung (n = 786) cancer. Educational level was 27%, 23%, and 32% for illiterate/primary, middle, and secondary school and above, respectively. The 5-year survival rate for breast cancer was 59%, 68%, and 73% ( P = .001); for cervical cancer, 51%, 52%, and 60% ( P = .146); and for OC cancer, 42%, 35%, and 48% ( P = .012) for illiterate/primary, middle school, and secondary school and above, respectively. The survival gradient across social groups was substantially attenuated when stage was added to the multivariable model. There was no observed difference in survival across educational groups for lung cancer (2%, 4%, and 3%; P = .224). CONCLUSION Data from this population-based study in South India demonstrate that patients from a lower educational background have inferior survival and that this is at least partially explained by having more advanced disease at the time of diagnosis. Public health efforts are needed to facilitate timely diagnosis and reduce disparities in cancer outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».